Latinica | English
Економски факултет
Факултет са традицијом
Универзитет у Нишу

Напредна аналитика података у пословању

ADA - Advanced Data Analytics in Business

(у поступку акредитације)

Структура студијског програма

Структура овог студијског програма је дефинисана кроз ЕРАЗМУС+ пројекат под називом „АДА Напредна аналитика података у пословању“ (ADA – Advanced Data Analytics in Business). У његовом обликовању су учествовали и наставници са четири универзитета из Европске уније на којима се реализују студијски програми из области науке о подацима.

Елементи студијског програма:

  • Назив и циљеви студијског програма: „Напредна аналитика података у пословању.“ Општи циљ студијског програма је пружити студентима могућност да стекну теоријско знање и да развију креативне способности и специфичне практичне вештине за обављање одређених задатака везаних за науку о подацима: коришћење научних метода, процеса, алгоритама и система за анализу структурисаних и неструктурисаних података и закључивање, односно постизање одговарајућих компетенција и академских знања с једне стране у области примене квантитативних метода у економији и с друге стране у области информационих технологија за обраду масовних података.
  • Врста студија и исход процеса учења је у складу са законом који утврђује национални оквир квалификација: Мастер академске студије.
  • Стручни, академски, научни односно уметнички назив: Мастер пословне информатике.
  • Услове за упис на студијски програм: За упис на мастер академске студије у трајању од четири семестра могу конкурисати лица која имају завршене одговарајуће основне академске студије у трајању од три или четири године са стечених180 ЕСПБ или 240 ЕСПБ.
  • Листа обавезних и изборних студијских подручја, односно предмета, са оквирним садржајем: Листа предмета са оквирним садржајем је приказана у оквиру стандарда 5 (Табела 5.2.а Књига предмета - студијски програм). Студенти у оквиру студијског програма имају обавезне и изборне предмете, а изборни предмети се бирају са ширег списка понуђених изборних предмета. Сви предмети су једносеместрални. Овај студијски програм нема модуле.
  • Свака активност студената током наставног процеса прати се и вреднује према правилима која су усвојена на нивоу Факултета за сваки предмет и која су унапред позната студентима.
  • Начин извођења студија и потребно време за извођење појединих врста студија: Настава се изводи кроз предавања, вежбе и друге облике наставе (консултације, семинарске радове, пројекте и сл). Ерасмус пројектом је обезбеђена сва потребна опрема за извођење активне наставе, односно оформљена је најсавременија лабораторија. Потребно време за извођење студија је четири семестра. Курикулум се састоји од шест обавезних и шест изборних предмета који се бирају са списка дванаест понуђених. Настава се реализује током три семестра. Четврти семестар је предвиђен за практичан рад у компанијама и окончава се израдом и одбраном мастер рада.
  • Сваком предмету је одређена бодовна вредност у складу са европским системом преноса бодова (ЕСПБ): Сваки обавезни предмет носи 8 бодова, а изборни предмет 7 бодова. Пракса у компанији се изводи у последњем семестру и носи три бода, а мастер рад 27 ЕСПБ. Студијски програм има укупно 6 обавезних предмета, корпу од 12 изборних предмета од којих се бира 6. Прва три семестра носе укупно 90 бодова.
  • Бодовна вредност завршног рада на мастер академским студијама износи 27 ЕСБП.
  • Предуслови за упис појединих предмета или групе предмета: Предуслови за упис појединих предмета су наведени у књизи предмета стандарда 5 (Табела 5.2.а Књига предмета - студијски програм).
  • Начин избора предмета из других студијских програма, као и услови за прелазак са других студијских програма у оквиру истих или сродних области студија: Факултет има утврђене услове за прелазак са студијских програма других високошколских институција, као и начин избора предмета из других студијских програма; Након уписа студента који је део програма реализовао на другим факултетима покреће се признавање испита од стране посебно оформљеног комитета у сталном саставу; Код међународне размене студената припрема се Уговор о учењу у договору са координатором за међународну размену студената. Процедуре су утврђене одговарајућим правилницима.

Structure of the study programme

The structure of this study program is defined through the ERASMUS + project titled“ADA - Advanced Data Analytics in Business”. Teachers from four EU universities, each of which already successfully implements the programs of comparable structure, have already taken part in its design.

  • Title and goals of the study program: “Advanced Data Analytics in Business”. The general goal of the study program is to provide students with the opportunity to acquire theoretical knowledge as well as to develop creative abilities and specific skills to perform certain tasks related to data science: use of scientific methods, processes, algorithms and system of analysis of structured and unstructured data and inference, i.e. achieving appropriate competencies and academic knowledge on the one hand in the field of application of quantitative methods in economics and on the other in the field of information technologies for big data processing.
  • The type of study and the outcome of the learning process is in accordance with the law that determines the National Qualifications Framework: Master of Academic Studies
  • Professional, academic, scientific or artistic title: Master of Business Informatics.
  • Conditions for enrollment in the study program: For enrollment in the three-semester master’s academic studies can apply persons who have completed the relevant bachelor academic studies lasting three or four years, equivalent to 180 ECTS or 240 ECTS.
  • List of compulsory and elective areas of study, i.e. courses, with outline content: The list of courses with outline content is presented within standard 5 (Table 5.2.a Book of courses - study program). Students within the study program have compulsory and elective courses, and elective courses are selected from a list of offered elective courses. Each course is taught one semester. This study program has no modules.
  • Each student activity during the teaching process is monitored and evaluated according to the rules adopted at the Faculty level for each course, which are known to students in advance.
  • Manner of conducting studies and necessary time for conducting certain types of studies: Teaching is performed through lectures, exercises and other forms of teaching (office hours work, seminars, projects and cases, etc.). The Erasmus+ project provided all hardware and software that are necessary for active teaching, i.e. a state-of-the-art laboratory. The required time for conducting studies is four semesters. The curriculum contains six compulsory and six elective courses that are chosen out of twelve offered. The coursework takes three semesters. The fourth semester is dedicated to the internship and a master’s thesis.
  • Score value of each course expressed in accordance with the European Credit Transfer System (ECTS): Each compulsory course carries 8 ECTS, elective courses carry 7 ECTS. In the last semester students are required to conduct internship (3 ECTS) and write a Master’s thesis (27 ECTS). The study program has a total of 6 compulsory courses and six out of twelve elective courses. The first three semesters consist of 90 ECTS coursework.
  • The final thesis in the Master academic studies is given 27 ECTS.
  • Prerequisites for enrollment of individual courses or groups of courses: Prerequisites for enrollment of individual courses are listed in the book of courses of standard 5 (Table 5.2.a Book of courses - study program).
  • Possibility of choosing courses from other study programs, as well as conditions for transfer from other study programs within the same or related fields of study: The Faculty has established a framework for transferring credits from study programs of other higher education institutions, as well as the method of selecting courses from other study programs; If a student enrolls after finishing a part of its studies within other higher education institutions, the exams (credits) recognition procedure will be initiated subsequently in front of a standing committee. In case of international mobility under auspice of relevant inter-institutional agreements, the recognition is done based on official learning agreement and with assistance of an appointed coordinator. The procedures are stipulated in the relevant Faculty’s regulations (sub-laws).

Сврха студијског програма

Мастер програм „Напредна аналитика података у пословању“ припрема студенте за одлучивање засновано на свим расположивим и различито форматираним подацима. Студенти ће бити оспособљени да примењују најсавременија академска знања, аналитичке и рачунске алате као подршку у доношењу пословних одлука, а знања и вештине ће стицати од компетентног универзитетског кадра као и гостујућих предавача са водећих европских универзитета.

Иако је заснован на технички и рачунски ригорозној обуци, овај програм је изразито апликативан. Обавезни и изборни предмети су усмерени на одговарајуће области, са значајним учешћем реалних пословних проблема, чиме се студентима пружа могућност да обликују програм према својим интересовањима.

Предвиђени исходи учења су засновани на искуствима неколико европских универзитета и компанија који су лидеру у сфери аналитике података за пословне потребе (data science in business). Избором предмета постигнута је комбинација фундаменталних теоријских знања о прикупљању и манипулацији подацима, раду са масовним подацима, програмирању, архитектури система података са одабраним пословним вештинама (нпр. технике визуализације података). Иако програм може имати и ширу примену, кључни домен је примена дефинисаних знања и компетенција у пословном процесу.

Мастер програм „Напредна аналитика података у пословању“ комбинује теорију, методе и технике из економских, пословних и организационих наука са алатима и процедурама из информационих и рачунарских наука. Оваквим, интердисциплинарним приступом могуће је одговорити на кључне изазове са којима се суочавају пословне организације и менаџерски кадар у светским оквирима. Програмом се студенти припремају да анализирају проблеме информационог менаџмента у пословном окружењу и самостално развијају иновативна решења из области информационо-комуникационе технологије у организацијама и друштву.

Компетенције су дефинисане кроз комуникацију са представницима компанијама које су пословно присутне у земљи и окружењу, a које исказују потребе за стручњацима овог профила. Реализацијом овако дефинисаног студијског програма пословни аналитичари стичу на тржишту веома тражену комбинацију знања и компетенција из области рачунарства, статистичко-квантитативних метода и применама у области економских наука (финансија, маркетинга), за којом постоји све већа тражња у међународним оквирима.

Студијски програм у потпуности задовољава постављене стандарде квалитета образовног система у Србији а такође је у складу са захтевима за најновијим знањима у области науке о подацима и економије у светским оквирима.

The purpose of the study programme

MSc Advanced Data Analytics in Business prepares graduates for a future of data driven and evidence-based decision making. They will learn how to apply the latest academic thinking and analytical and computing tools to facilitate business decisions-making, from experienced university teaching staff, as well as visiting professors from European-class universities.

Although grounded in rigorous technical and quantitative training, this programme is also highly applied. Bothcore and electives are sector-focused, with a significant share of real-case business problems, giving the opportunity to students to tailor the programme to their interests.

The predicted learning outcomes are based on the experiences of several European universities and companies that are leaders in data science in business. The offered list of courses leads to a flexible structure that has strong theoretical fundaments in the field of data gathering and processing, work with big data, programming, data system architecture, and selected skills valuable in business (e.g. data visualisation techniques). Although the program might have a wider scope of applications, the key domain is application of acquired knowledge and competences into the business processes.

The master in advanced data analytics in business combines theory, methods, and techniques from economics, business and organizational science with the tools and practices of information and computing science. Such interdisciplinary approach addresses key issues faced by organizations and business managers across the globe. This master prepares students to analyze information management issues in business environments and to develop innovative ICT solutions in organizations and society.

The competences have been defined through intensive communications with representatives of companies which operate in local and international market, and have strong demand for high-educated staff equipped with such expertise. Such a program will deliver business analysts equipped with a strong combination of knowledge and competences within computer science, statistical and quantitative methods, as well as its applications into economic sciences (e.g. finance, marketing, etc.), which has strong and increasing international demand.

The study program fully meets the standards of quality of the education system in Serbia and is also in line with the requirements for top-level knowledge in the field of data science and economics in global context.

Циљеви студијског програма

Циљ студијског програма је да студенти стекну одговарајуће компетенције и стручно знање, као и да развију креативне способности и специфичне практичне вештине, неопходне за обављање задатака везаних за област напредне аналитике података. Студенти се упознају са основним концептима, моделима и методама напредне анализе података, као и основним алгоритамским конструкцијама и основама програмских језика, како би се оспособили за самосталну обраду података чиме се обезбеђује подршка одлучивању у различитим областима пословања.

Циљ је да студенти овладају напредним техникама анализе података, како би били оспособљени за самостални аналитички рад неопходан за доношење одлука заснованих на подацима у различитим областима: истраживању тржишта, креирању маркетинг стратегија, доношењу инвестиционих и финансијских одлука, унапређењу односа са клијентима, избору пословних модела, и слично. На овај начин образују се стручњаци за рад у јавним и приватним пословним организацијама чије се пословање заснива на обради масовних података.

Специфични циљеви студијског програма обухватају:

  • Упознавање студената са економетријским методама и моделима који се користе у анализи савременог пословања;
  • Упознавање са основама машинског учења и оспособљавање за примену метода машинског учења које представљају основу савремене анализе података (регресија,класификатори најближих суседа, стабла одлучивања, случајна шума, неуронске мреже);
  • Оспособљавање студената за анализу и прогнозирање временских серија;
  • Оспособљавање за самостални рад у програмским језицима (R, Python, Hadoop);
  • Обучавање за ефикасну обраду података и презентовање добијених резултата коришћењем савремених аналитичких алата (MicrosoftExcel и Tableau);
  • Упознавање са основама аквизиције података из различитих извора (MySQL, Excel, MongoDB, Hive)и њеним значајем за пословну аналитику;
  • Упознавање са пакетима за оптимизацију у линеарном програмирању (PuLP и Pyomo);
  • Оспособљавање за самосталну анализу квантитативних податакау циљу одлучивања у вези са инвестирањем у хартије од вредности (модели временских серија, линеарни и нелинеарни модели, нумеричке процедуре);
  • Оспособљавање за тимски рад и подршку за доношење менаџерских одлука;
  • Развијање свести о потреби целоживотног образовања и усавршавања, како би се одговорило захтевима динамичког пословног окружења.

The objectives of the study programme

The objective of the study program is for students to acquire appropriate competencies and professional knowledge, as well as to develop creative abilities and specific practical skills, necessary for performing tasks related to the field of advanced data analytics. Students are introduced to the basic concepts, models and methods of advanced data analysis, as well as basic algorithmic constructions and basics of programming languages, in order to be able to independently process data, which provides decision support in various areas of business.

The objective is for students to master advanced data analysis techniques, in order to be able for independent analytical work necessary for data-based decision-making in various fields: market research, creating marketing strategies, making investment and financial decisions, improving customer relationships, choosing business models, etc. In this way, experts are trained to work in public and private business organizations whose business is based on the processing of big data.

The specific goals of the study program include:

  • Introducing students to econometric methods and models used in the analysis of modern business;
  • Introduction to the basics of machine learning and training for the application of machine learning methods that are the basis of modern data analysis (regression, classifiers of nearest neighbors, decision trees, random noise, neural networks);
  • Enabling students fortime seriesanalysis and forecasting;
  • Training for independent work in programming languages ​​(R, Python, Hadoop);
  • Training for efficient data processing and presentation of obtained results using modern analytical tools (Microsoft Excel and Tableau);
  • Introduction to the basics of data acquisition from various sources (MySQL, Excel, MongoDB, Hive) and its importance for business analytics;
  • Introduction to optimization packages in linear programming (PuLP and Pyomo);
  • Training for independent analysis of quantitative data for decision making on investment in securities (time series models, linear and nonlinear models, numerical procedures);
  • Training for teamwork and support for managerial decision making;
  • Developing awareness of the need for lifelong learning and training, in order to meet the requirements of a dynamic business environment.

Компетенције дипломираних студената

Опис општих и предметно-специфичних компетенција студената

Компетенције дипломираних студената усклађене су са прописаним компетенцијама 7.1 нивоа Националног оквира квалификација Србије.

Студенти стичу опште способности анализе проблема и предвиђања решења, на основу овладавања теоријским знањима и методама напредне аналитике података, оспособљавајући се за самостални рад и критички приступ истраживањима у овој области. Усвајањем практичних вештина екстракције, обраде и анализе података, студенти се оспособљавају за решавање сложених проблема у различитим областима пословања. Развијају се комуникационе вештине и способност за сарадњу са различитим актерима из пословног окружења.

Дипломирани стручњаци овог студијског програма оспособљени су за самосталну примену квантитативних метода анализе (математичких и статистичких метода и модела) и коришћење савремених информационих технологија, ради решавања најсложенијих проблема у различитим привредним и научним областима, које се ослањају на аналитику масовних података (пословно управљање, маркетинг, финансије). Стечене компетенције укључују способност предузетничког деловања, руковођења. тактичког и стратешког одлучивања, контроле, вредновања и надгледања рада других. Студијски програм развија и компетенције за самостално вођење сложених пројеката, планирање и реализацију научних и примењених истраживања у области напредне аналитике података. Темељно овладавање дисциплином напредне аналитике података развија способности студената за континуирано праћење и примену иновација у струци, као и повезивање теоријског знања и практичних вештина аналитике података са граничним научним дисциплинама.

Опис исхода учења

Студенти мастер академских студија Напредна аналитика података у пословању одбраном мастер рада стичу академски назив мастер пословне информатике и диплому другог степена високог образовања. Дипломирањем на овом смеру, студенти усвајају напредна академска и специјализована стручна знања која се односе на квантитативне методе анализе (статистичка анализа, анализа временских серија, машинско учење), савремене алате и аналитичка средства (основи програмирања, есктракција и визуализација података), као и знања и вештине неопходне за решавање комплексних проблема у различитим областима економије (финансије, пословно управљање, маркетинг).

Студијски програм образује стручњаке који поседују знања и вештине неопходне за обављање високостручних, управљачких и аналитичких послова из различитих области пословне аналитике. Студенти се оспособљавају за послове планирања, квантитативне анализе, прогнозирањa и сличних послова за чије је обављање неопходно овладавање аналитичким техникама. Студенти су у стању да на јасан и недвосмислен начин пренесу знање и начин закључивања стручној и широј јавности.

Competencies of graduated students

Description of the general and course-specific skills

The competencies of graduate students are harmonized with the prescribed competencies of level 7.1 of the National Qualifications Framework of Serbia.

Students acquire general abilities of problem analysis and solution prediction, based on mastering theoretical knowledge and methods of advanced data analysis, training for independent work and a critical approach to research in this field. By acquiring practical skills of data extraction, processing and analysis, students are trained to solve complex problems in various areas of business. Communication skills and the ability to cooperate with various actors from the business environment are developed.

Graduates of this study program are trained for independent application of quantitative methods of analysis (mathematical and statistical methods and models) and the use of modern information technology, to solve the most complex problems in various economic and scientific fields, which rely on big data analysis (business management, marketing , finance). Acquired competencies include the ability to act entrepreneurially, ability of leadership and tactical and strategic decision-making, control, evaluation and monitoring of the work of others. The study program also develops competencies for independent management of complex projects, planning and implementation of scientific and applied research in the field of advanced data analytics. Thorough mastery of the discipline of advanced data analytics develops students abilities for continuous monitoring and application of innovations in the profession, as well as connecting theoretical knowledge and practical skills of data analytics with borderline scientific disciplines.

Description of the learning outcomes

Students of master academic studies Advanced Data Analytics in Business acquire the academic title of master of business informatics and a diploma of the second degree of higher education. By graduating in this field, students acquire advanced academic and specialized professional knowledge related to quantitative methods of analysis (statistical analysis, time series analysis, machine learning), modern tools and analytical tools (basics of programming, extraction and data visualization), as well as knowledge and skills necessary to solve complex problems in various areas of economics (finance, business management, marketing).

The study program educates professionals who possess the knowledge and skills necessary to perform highly professional, managerial and analytical work in various fields of business analytics. Students are trained for planning, quantitative analysis, forecasting and similar jobs for which it is necessary to master analytical techniques. Students are able to clearly and unambiguously convey knowledge and ways of reasoning to the professional and general public.

Структура студијског програма и наставно особље

На мастер академским студијама поред постојећег студијског програма Економија, овом акредитацијом, уводи се још један мастер студијски програм Напредна аналитика података у пословању, у трајању од четири семестра, који је јединствен студијски програм, без модула и чија је структура дата у следећем опису:

Обавезни предмети у I семестру: Програмирање за пословне примене 1 и Оптимизација и пословно одлучивање; Изборни предмети у I семестру:  Математика у анализи пословања, Рачуноводствене информације за доношење одлука, Управљање ризиком и Академско писање. Са списка наведених изборних предмета, студент бира два предмета.

Обавезни предмети у II семестру: Увод у машинско учење у пословању и Прогнозирање временских серија. Изборни предмети у II семестру: Дизајн истраживања и технике визуелизације података, Истраживање тржишта, Напредна аналитика великих података и Методи статистичке анализе. Са списка наведених изборних предмета, студент бира два предмета.

Обавезни предмети у III семестру: Примењена економетрија и Кванитативне финансије. Изборни предмети у III семестру: Програмирање за пословне примене 2, Интернет пословање и web аналитика, Аквизиција података у пословној интелигенцији и Управљање пословним процесима. Са списка наведених изборних предмета, студент бира два предмета.

У четвртом семестру обавезе студената подразумевају Обавезну стручну праксу, Предмет мастер рада и израду Мастер рада.

Структуру студијског програма можете преузети овде.

Књигу предмета можете преузети овде.

На Факултету је запослено 59 наставника и 2 сарадника који остварују наставни и научно-истраживачки рад. За реализацију студијског програма мастер академских студија Напредна аналитика података у пословању, Факултет ангажује 22 наставника и 2 сарадника са потребним научним и стручним квалификацијама. Структура ангажованих наставника на поменутом студијском програму је следећа: 12 редовниx професорa, 4 ванреднa професора, 6 доцената и 2 сарадника. Од наведеног броја са других високошколских установа је 3 наставника, 1 сарадник и 3 гостујућа наставника. Наставници и сарадници прихватају савремене идеје и методе рада у складу са европским образовним трендовима. Број ангажованих наставника и сарадника одговара потребама овог студијског програма.

Своје стручне квалификације и компетенције, поред одговарајућих диплома, ангажовани наставници и сарадници Факултета доказали су:

  • већим бројем објављених публикација (уџбеници, скрипте, збирке задатака, практикуми),
  • већим бројем научних и стручних радова објављеним у домаћим и међународним часописима,
  • активним учешћем на домаћим и међународним скуповима и симпозијумима итд.

Књигу наставника можете преузети овде.

Curriculum & Teaching staff

Curriculum Description

In addition to the existing study program Economics, this accreditation introduces another master's study program Advanced Data Analytics in Business, lasting four semesters, which is a unique study program, without modules and whose structure is given in the following description:

Obligatory courses in the first semester: Programming for business applications 1 and Optimization and business decision making; Elective courses in the first semester: Mathematics in Business Analysis, Accounting Information for Decision Making, Risk Management and Academic Writing. From the list of listed elective courses, the student chooses two courses.

Obligatory courses in the second semester: Introduction to machine learning in business and Time series forecasting. Elective courses in the second semester: Research Design and Data Visualization Techniques, Marketing Intelligence, Advanced Big Data Analytics and Methods of Statistical Analysis. From the list of listed elective courses, the student chooses two courses.

Obligatory courses in the third semester: Applied Econometrics and Quantitative Finance. Elective courses in the third semester: Programming for Business Applications 2, Internet Business and Web Analytics, Data Acquisition in Business Intelligence and Business Process Management. From the list of listed elective courses, the student chooses two courses.

In the fourth semester, the student's obligations include the Obligatory Professional Practice, the Subject of the Master's Thesis and the preparation of the Master's Thesis.

Curriculum can be downloaded here.

Teaching staff

Faculty of Economic Niš employs 59 teachers and 2 associates who perform teaching and research work. For the realization of the study program for master's academic studies Advanced Data Analytics in Business, the faculty hires 22 teachers and 2 associates with the necessary scientific and professional qualifications. The structure of teachers engaged in the mentioned study program is as follows: 12 full professors, 4 associate professors, 6 assistant professors, and 2 associates. From the stated number, there are 3 teachers from other higher education institutions, 1 associate, and 3 visiting teachers. Teachers and associates accept modern ideas and methods of work by European educational trends. The number of engaged teachers and associates corresponds to the needs of this study program.

Except for appropriate diplomas, engaged teachers and associates of the faculty have proven their professional qualifications and competencies with:

  • a large number of published publications (textbooks, scripts, collections of assignments, practicums),
  • a large number of scientific and professional papers published in domestic and international journals,
  • active participation in domestic and international gatherings and symposiums, etc.

Teaching staff and Specifications of subjects can be downloaded here.

Структуру студијског програма можете преузети овде.

Књигу предмета и наставника можете преузети овде.

Curriculum can be downloaded here.

Teaching staff and Specifications of subjects can be downloaded here.

Упис

Студентске организације